技术特征：
1.一种基于图像识别和温度判定算法的火灾探测方法，其特征在于：采用的火灾探测器包括彩色图像模组、近红外图像模组、红外热成像模组、补光灯和算法处理单元；所述彩色图像模组连接补光灯，所述彩色图像模组、近红外图像模组、红外热成像模组连接算法处理单元；
彩色图像模组输出的信号、近红外图像模组输出的信号、红外热成像模组的输出信号接入到算法处理单元中采用多重判定算法判定火灾；
所述多重判定算法包括高温异常判定算法、火焰判定火灾算法、烟雾判定火灾算法。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和温度判定算法的火灾探测方法，其特征在于：所述火灾探测器为三波段火灾探测器，使用850nm-1000nm近红外红外波段成像技术、8um-14um波段红外热成像测温技术，650nm可见光图像识别技术；对三个波段图像进行识别处理并与温度测量技术进行复合运算进行火灾探测判定。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和温度判定算法的火灾探测方法，其特征在于：
所述彩色图像模组包括成像器件、光学镜头、镜头安装底座，接口信号采用标准信号源mipi格式；
所述近红外图像模组包括成像器件、光学镜头、近红外滤光片、镜头安装底座，接口信号采用标准信号源mipi格式；
所述红外热成像模组包括光学镜头、安装底座，输出图像格式为bt656和温度数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和温度判定算法的火灾探测方法，其特征在于：所述算法处理单元采用人工智能芯片；
所述人工智能芯选取深圳市海思半导体有限公司、瑞芯微电子股份有限公司或北京君正集成电路股份有限公司制造。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和温度判定算法的火灾探测方法，其特征在于：
所述高温异常判定：高温异常判定算法依据最高温度点、高温所占像素点数、最高温升速率进行判定。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别和温度判定算法的火灾探测方法，其特征在于：
所述高温异常判定算法如下：
算法处理单元通过红外热成像模组获取温度和成像信号进行算法分析和处理，其中，高温响应阈值为wd_f，高温响应阈值累计像素点sum_wd_f，温升速率wd_k，高于响应阈值wd_f像素点数与总像素点数比响应阈值wd_pe；
a)判定最高温度是否超过响应阈值为wd_f，若超过预警则进入b)；
b)判定高温响应阈值累计像素点是是否超过sum_wd_f，若超过预警则进入c)；
c)判定最高温速率是否大于wd_k，若超过则进入d)；
d)判定高于响应阈值wd_f像素点数与总像素点数比值是否高于wd_pe，若超出则输出高温预警信号。
7.根据权利要求1或6所述的一种基于图像识别和温度判定算法的火灾探测方法，其特征在于：
所述火焰判定火灾算法：
以高温异常判定算法为基础和近红外图像识别算法复合的一种判定算法；近红外图像模组信号是通过mipi信号传输至算法处理单元；
e)判定高温异常算法是否报警，若报警进入f)；
f)获取近红外图像模组信号，对图像的亮度，尖角特性，离散度，波动特性进行特征判定是否符合火灾，若符合进入g)；
g)对获取的近红外图像、热成像图像、彩色图像模组视频，分别进行人工智能火灾目标识别，若均报警则系统输出火灾报警信号。
8.根据权利要求1或6所述的一种基于图像识别和温度判定算法的火灾探测方法，其特征在于：
所述烟雾判定火灾算法：
烟雾判定算法是以高温异常判定算法为基础和彩色图像人工智能识别算法复合判定的一种算法；
h)判定高温异常算法是否报警，若报警进入i)；
i)判定当前光照度，如果光照条件不满足则开启补光灯；
j)对获取的彩色图像模组视频进行人工智能烟雾目标识别，若报警则系统输出火灾报警信号。
9.根据权利要求1所述的一种基于图像识别和温度判定算法的火灾探测方法，其特征在于：
使用者根据现场使用环境选择高温异常判定算法进行高温异常探测、火焰判定火灾算法进行火焰探测、烟雾判定火灾算法进行烟雾探测三种探测方式同时并存的方式，或进行自定义组合。
技术总结
本发明公开了一种基于图像识别和温度判定算法的火灾探测方法，涉及消防技术领域。火灾探测器包括彩色图像模组、近红外图像模组、红外热成像模组、补光灯和算法处理单元；所述彩色图像模组连接补光灯，所述彩色图像模组、近红外图像模组、红外热成像模组连接算法处理单元；算法处理单元中采用多重判定算法判定火灾；所述多重判定算法包括高温异常判定算法、火焰判定火灾算法、烟雾判定火灾算法。使用者可以采用烟雾探测、火焰探测、高温异常探测三种探测方式同时并存的方式进行探测，也是可以自定义。本发明能够探测发生火灾时不同阶段的火灾源。
技术研发人员：朱启明;郑大锐
受保护的技术使用者：中科永安(六安)科技有限公司
技术研发日：2021.05.14
技术公布日：2021.08.13
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